機器學習之樸素貝葉斯

1、基本概念（原文地址） 在機器學習中，樸素貝葉斯是一個分類模型，輸出的預測值是離散值。在講該模型之前首先有必要先了解貝葉斯定理，以該定理爲基礎的統計學派在統計學領域佔據重要的地位，它是從觀察者的角度出發，觀察者所掌握的信息量左右了觀察者對事件的認知。 貝葉斯公式如下： 其中，P(B∣A) 是事件 B 在另一個事件 A已經發生條件下的概率,∑AP(B∣A)P(A) 表示A所有可能情況下的概率，現在

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